SARS-CoV-2 rapidly evolves lineage-specific phenotypic differences when passaged repeatedly in immune-naïve mice
Notice bibliographique
Résumé
The persistence of SARS-CoV-2 despite the development of vaccines and a degree of herd immunity is partly due to viral evolution reducing vaccine and treatment efficacy. Serial infections of wild-type (WT) SARS-CoV-2 in Balb/c mice yield mouse-adapted strains with greater infectivity and mortality. We investigate if passaging unmodified B.1.351 (Beta) and B.1.617.2 (Delta) 20 times in K18-ACE2 mice, expressing the human ACE2 receptor, in a BSL-3 laboratory without selective pressures, drives human health-relevant evolution and if evolution is lineage-dependent. Late-passage virus causes more severe disease, at organism and lung tissue scales, with late-passage Delta demonstrating antibody resistance and interferon suppression. This resistance co-occurs with a de novo spike S371F mutation, linked with both traits. S371F, an Omicron-characteristic mutation, is co-inherited at times with spike E1182G per Nanopore sequencing, existing in different within-sample viral variants at others. Both S371F and E1182G are linked to mammalian GOLGA7 and ZDHHC5 interactions, which mediate viral-cell entry and antiviral response. This study demonstrates SARS-CoV-2's tendency to evolve with phenotypic consequences, its evolution varying by lineage, and suggests non-dominant quasi-species contribution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».